torch.nn.functional.cross_entropy() 的详细介绍 torch.nn.functional.cross_entropy() 是 PyTorch 中用于计算交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)的函数。交叉熵损失通常用于分类任务,例如多类别分类问题。1. 交…
torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) loss=F.cross_entropy(input, target) 从官网所给的资料及案例,可以知道计算交叉熵函数的主要为两个: N:样本个数,C:类别数 ...
用法: torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) 参数: input(Tensor) -其中C = number of classes或在 2D 损失的情况下,或其中在 K-dimensional 损失的情况下。input预计包含非标准化分数(...
接着，我们关注 CrossEntropyLoss。在 torch 中，CrossEntropyLoss 接口在 nn module 下的类形式定义，使用时需创建实例。与此相反，cross_entropy 函数位于 nn.functional 中，可直接调用。无论是功能实现还是接口调用方式，CrossEntropyLoss 与 cross_entropy 在最终输出结果上并无区别，均可视为等效。总...
3,Pytorch中,nn与nn.functional的相同点和不同点 3.1 相同点 首先两者的功能相同,nn.xx与nn.functional.xx的实际功能是相同的,只是一个是包装好的类,一个是可以直接调用的函数。 比如我们这里学习的Crossentropy函数: 在torch.nn中定义如下: 1 2 3
在PyTorch的官方中文文档中F.cross_entropy()的记录如下: torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=True) 1. 该函数使用了 log_softmax 和 nll_loss,详细请看CrossEntropyLoss 常用参数: 三、自己的理解 在官方文档说明中,对于target参数的说明为,torch.shape为torch.Size([...
在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy,CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax。看得我头大,所以整理本文以备日后查阅。 首先要知道上面提到的这些函数一部分是来自于torch.nn,而另一部分则来自于torch.nn.functional(常缩写为F)。二者函数的区别可参见知乎:torch.nn和funtional函数区别是什么?
`nn.functional.cross_entropy`公式的原理是用来计算多分类交叉熵损失函数的,其具体公式如下: 其中,y是真实标签,z是预测的类分布(通常是使用softmax将模型输出转换为概率分布)。z和y中的元素分别表示对应类别的概率。 在实际使用中,需要注意以下几点: - `torch.nn.CrossEntropyLoss(input, target)`中的标签`target...
Pytorch里的CrossEntropyLoss详解 在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy,CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax。看得我头大,所以整理本文以备日后查阅。 首先要知道上面提到的这些函数一部分是来自于torch.nn,而另一部分则来自于torch.nn.functional(常缩写为F)。二者函数的区别可参见知乎:torch.nn和...
除了使用`torch.nn.CrossEntropyLoss`函数外,还可以手动实现交叉熵损失函数的计算。下面是一个手动计算交叉熵的示例代码: ```python import torch import torch.nn.functional as F #设置随机种子以便结果可复现 #假设有4个样本,每个样本有3个类别 # 模型预测的概率值(未经过 softmax) logits = torch.randn(4,...